Django Prophet 기반 사용자 구매 행동 예측 모델 구축 및 최적화

Django Prophet 기반의 사용자 구매 행동 예측 모델 구축 및 튜닝

소개:

전자상거래의 급속한 발전과 함께 사용자의 구매 행동을 이해하는 것이 기업의 매출 증대를 위한 핵심이 되었습니다. 사용자의 구매 행동을 정확하게 예측하면 회사는 마케팅 전략을 최적화하고 사용자 유지 및 전환율을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 Django Prophet을 기반으로 사용자 구매 행동 예측 모델을 구축하고 조정하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 환경 준비
   먼저 Django와 Prophet 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install Django
pip install fbprophet

2. 데이터 준비
   예측 모델을 구축하기 전에 모델 교육을 위한 데이터를 준비해야 합니다. 일반적으로 다음 정보를 포함하는 데이터베이스 테이블이 필요합니다.

• 사용자 ID: 각 사용자를 식별하는 고유 ID입니다.
• 구매 시간: 사용자가 상품을 구매한 날짜와 시간입니다.
• 구매 금액: 사용자가 구매한 각 금액입니다.

Django의 ORM 함수를 사용하여 데이터베이스 테이블을 만들고 해당 데이터를 테이블로 가져올 수 있습니다.

3. 모델 구축
   Django Prophet 라이브러리를 사용하여 예측 모델을 구축하는 과정은 다음과 같습니다.

from fbprophet import Prophet

def build_model():
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 创建Prophet模型实例
    model = Prophet()

    # 训练模型
    model.fit(data)

    return model

위 코드에서는 먼저 데이터베이스에서 사용자의 구매 데이터를 가져와서 목록에 저장합니다. 그런 다음 Prophet 모델의 인스턴스를 생성하고 fit 메서드를 사용하여 모델을 교육합니다. 마지막으로 훈련된 모델 인스턴스를 반환합니다. fit方法对模型进行训练。最后，返回训练好的模型实例。

4. 模型评估和调优
   在构建模型之后，我们需要对模型进行评估和调优。以下是基于Django Prophet的模型评估和调优过程的示例代码：

def evaluate_model(model):
    # 从数据库中获取所有用户的购买数据
    purchases = Purchase.objects.all()

    # 为Prophet模型准备数据
    data = []
    for purchase in purchases:
        data.append({'ds': purchase.purchase_time, 'y': purchase.purchase_amount})

    # 模型评估
    future = model.make_future_dataframe(periods=365)  # 预测未来一年的数据
    forecast = model.predict(future)

    # 计算误差
    forecast = forecast[['ds', 'yhat']]
    forecast.columns = ['ds', 'y']
    errors = forecast.set_index('ds').subtract(data.set_index('ds'))

    return errors

def tune_model(model):
    # 对模型进行调优
    model.add_seasonality(name='monthly', period=30.5, fourier_order=5)  # 添加月度周期
    model.add_seasonality(name='weekly', period=7, fourier_order=3)  # 添加周度周期
    model.fit(data)

    return model

在上述代码中，我们首先从数据库中获取用户的购买数据，并将其存储在一个列表中。然后，我们使用模型的make_future_dataframe方法生成未来一年的日期，并使用predict方法对未来的购买行为进行预测。我们还通过计算预测值与实际值之间的差异来评估模型的误差。

在模型调优的过程中，我们可以尝试不同的季节性参数来提高模型的精度。在上述代码中，我们通过调用add_seasonality

모델 평가 및 튜닝

모델을 구축한 후에는 모델을 평가하고 튜닝해야 합니다. 다음은 Django Prophet을 기반으로 한 모델 평가 및 튜닝 프로세스에 대한 샘플 코드입니다.

rrreee

위 코드에서는 먼저 데이터베이스에서 사용자의 구매 데이터를 가져와 목록에 저장합니다. 그런 다음 모델의 make_future_dataframe 메서드를 사용하여 1년 후의 날짜를 생성하고 predict 메서드를 사용하여 미래 구매 행동을 예측합니다. 또한 예측값과 실제값의 차이를 계산하여 모델의 오류를 평가합니다. 🎜🎜모델 조정 과정에서 다양한 계절 매개변수를 시도하여 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 위 코드에서는 구매 행동의 계절성을 더 잘 포착하기 위해 add_seasonality 메소드를 호출하여 월간 주기와 주간 주기를 추가했습니다. 🎜🎜결론: 🎜🎜이 글에서는 Django Prophet을 기반으로 사용자 구매 행동 예측 모델을 구축하고 조정하는 방법을 소개합니다. Django의 ORM 기능을 사용하여 사용자 구매 데이터를 얻고 Prophet 라이브러리를 사용하여 모델을 훈련 및 평가함으로써 기업이 사용자 구매 행동을 보다 정확하게 예측하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 🎜

위 내용은 Django Prophet 기반 사용자 구매 행동 예측 모델 구축 및 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!